Maestría en Ciencia de Datos · 2025
Optimización de la sintonización de publicidad automática en plataformas de música basada en características musicales y emocionales
Del latín datum (“lo que se da”), un dato es un documento, una información o un testimonio que permite llegar al conocimiento de algo o deducir las consecuencias legítimas de un hecho. Por ejemplo: “Hemos descubierto al asesino gracias a los datos aportados por un testigo”. (de, 2021) Hoy día, el manejo de datos ha alcanzado un rol central en múltiples industrias, gracias a disciplinas como la ciencia de datos, que permite transformar y/o modificar grandes volúmenes de datos en información de valor a través de diferentes técnicas estadísticas, métodos científicos, inteligencia artificial y análisis de datos. Los científicos de datos, quienes tienen el dominio de esta disciplina, extraen información útil de diversas fuentes, generando hallazgos importantes que permiten abordar problemas complejos en numerosas áreas. En este contexto, la presente investigación se ubica en el desarrollo de un sistema que mejora la sintonización de publicidad automática basada en la música que escuchan los usuarios. Para el desarrollo de esta investigación, se hará uso de los datos que se encuentran disponibles en el MediaEval Database, esta es una base de datos multimedia diseñada para evaluar algoritmos y modelos en diferentes dominios, incluidos la música y el análisis audiovisual. En el presente trabajo se pretende estudiar si esta base de datos puede proporcionar las características musicales y emocionales necesarias para ajustar de manera dinámica y precisa los anuncios publicitarios, de tal manera que sean capaces de adaptarse a las canciones que el usuario está escuchando.
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Contenido
- INTRODUCCIÓNp. 3
- PLANTEAMIENTO Y FORMULACIÓN DEL PROBLEMAp. 4
- Descripción:p. 4
- Antecedentes:p. 4
- OBJETIVO GENERALp. 5
- OBJETIVOS ESPECÍFICOSp. 5
- MARCO TEÓRICOp. 6
- ESTADO DEL ARTEp. 9
- METODOLOGÍAp. 14
- 1. Comprensión del Negociop. 14
- 2. Comprensión de los Datosp. 15
- 3. Preparación de los Datos:p. 16
- 4. Modeladop. 16
- 5. Evaluaciónp. 18
- 6. Implementaciónp. 19
- CONCLUSIONES:p. 20
- REFERENCIASp. 21